AI工具链

Prompt工程是开发大模型应用时投入产出比最高的环节之一。同样的模型，提示词结构不同，生成质量可能相差一大截。对AI工具链开发者和大模型应用工程师来说，把提示词当成接口规范来设计…

大语言模型（LLM）的智能体框架正在成为人工智能应用的核心架构。LLM Agent通过工具调用（Tool Calling）和推理-行动循环（ReAct模式）实现自主任务规划与执行，…

大模型上下文工程（Context Engineering）决定了一个模型在真实业务链路中的上限。上下文窗口越放越大，瓶颈早已不是“装得下”，而是检索不到关键内容、上下文相互污染、推…

Prompt工程是大模型应用开发中投入产出比最高的优化环节。同一模型、同一任务，不同的提示词设计可能导致输出质量差距数倍。思维链（Chain-of-Thought）和少样本学习（F…

Function Calling机制原理与API接口规范 大模型函数调用（Function Calling）是指大语言模型在推理过程中识别用户意图，生成结构化函数调用参数，由外部系…

大模型智能体开发绕不开工具调用，而工具接口长期各自为政：每个框架一套写法，接入新工具要改代码。MCP（Model Context Protocol）把工具、资源和提示词统一成一套标…

AI智能体（Agent）开发正在从简单的Prompt链式调用演变为复杂的状态图编排。LangGraph作为LangChain团队推出的Agent编排框架，基于有向无环图（DAG）和…

RAG（检索增强生成）是大模型应用中最常见的落地架构，但实际项目里经常出现答非所问、关键内容检索不到、幻觉率偏高的问题。这类问题的根因多数不在模型本身，而在文档切分、向量库选型和检…

大模型Agent的强化学习训练正成为人工智能领域的核心工程问题。微软开源的Agent Lightning框架在2026年8月发布v1.0正式版，提供了一个用部署时真实Agent H…

什么是Prompt工程及其在大模型开发中的定位 Prompt工程是针对大语言模型（LLM）的输入指令设计与优化技术，核心目标是通过精确的指令构造，让模型输出更符合预期。在AIGC应…